「グラフィカルモデリングとは？」 －観察データから因果関係を探索する方法－＜2016年01月12日＞
グラフィカルモデリング（GM）とは、変数間の因果関係を探索する分析手法です。
要因から特性への因果関係を把握するためには実験（とくに実験計画法）が王道です。しかし、実験が困難な場合、あるいは実験の前段階の検討を行いたいという理由から、調査データや工程で得られたデータなどの「観察データ」を用いて因果関係を検討したい場合もあると思います。そんなときがGMの出番です。
GMでは、得られたデータに基づいて、変数間の「条件付き独立性」の分析を行います。
これは、ある２変数X,Yが、他の変数Zを一定とした場合に（そういう条件の下で）「独立である（=無相関）か・独立でない（=相関がある）か」を調べるということです。その結果は、条件付き独立でない（＝他の変数を一定としても相関がある）変数を線で結んだ「独立グラフ」としてグラフィカルに表します。間に線がある変数間には、直接的な（＝他の変数によらない）因果関係がある可能性があります。こうした知見は、次のステップとして、SEM（構造方程式モデリング、共分散構造分析）、パス解析、回帰分析などによる定量的な因果モデルの構築、あるいは実験の計画に役立ちます。
GMには、質的変数版と量的変数版、変数間の因果順序（どちらが原因でどちらが結果か）が未知の場合と既知の場合、部分的に既知の場合などに対応した、様々なバリエーションがあります。量的変数版のGMはJUSE-StatWorksのSEM 因果分析編に搭載されているので、興味のある方はぜひご試用ください。
→ https://www.i-juse.co.jp/statistics/product/statworks/sem.html
（試用版が提供されています）
小島 隆矢
（こじま たかや）
1990年東京大学工学部建築学科卒業。1997年東京大学大学院工学系研究科建築学専攻博士課程修了、博士（工学）。東陶機器株式会社、東京大学工学系研究科助手、建設省建築研究所研究員、独立行政法人建築研究所主任研究員を経て、2007年4月より早稲田大学人間科学部准教授。主な著書に「Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング」がある。
